物流配送車輛優(yōu)化調(diào)度的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(參考版)
2025-01-10 22:00本頁面
【正文】 非滿載配送車輛的優(yōu)化調(diào)度問題，實際上可歸結(jié)為求最短路徑問題，它是配送車輛調(diào)度問題最簡單的一種情況。對圖１的網(wǎng)絡(luò)圖進行計算，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終輸出的換位陣如下所示．根據(jù)換位陣，得到的最短路徑為：1 4 7 12同理，在求由華潤超市到清華深圳研究生院時的最短路徑時，以華潤超市為起點1，清華研究生院為終點12，對其中的路網(wǎng)進行重新編號。網(wǎng)絡(luò)的時間常數(shù)τ=1，并假定每個神經(jīng)元的具有相同的傳遞函數(shù)，即gxi＝g。采用Hopofield網(wǎng)絡(luò)來1點到12點之間求最短路徑。4 試驗 深圳市科技園的實際部分路網(wǎng)如圖1所示，針對此路網(wǎng)，設(shè)定由沃爾瑪商場先向華潤超市后向清華深圳研究生院配送商品，運輸車輛為一輛小型皮卡車，要求運輸路徑最短。(4)．調(diào)度方案的形成根據(jù)換位陣所形成的最短距離、最小運費和最小運時路徑，最終來確定車輛調(diào)度的方案。首先確定網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)，該能量函數(shù)包括網(wǎng)絡(luò)的輸出能量函數(shù)和各個約束轉(zhuǎn)化的能量函數(shù)， 進而，確定神經(jīng)元的傳遞函數(shù)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)的反復(fù)演化，直至收斂。(2). 約束的處理對于車輛調(diào)度中的約束，將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個能量項來處理，將其施加一個懲罰項后加入到網(wǎng)絡(luò)的能量方程式中，這樣隨著網(wǎng)絡(luò)的收斂，約束的能量也逐漸趨于穩(wěn)態(tài)，使約束得到體現(xiàn)。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來求解車輛調(diào)度問題時一般按下列步驟進行[4]：(1). 產(chǎn)生鄰接矩陣將車輛的源點、所經(jīng)過的各個匯點和停點抽象成網(wǎng)絡(luò)的結(jié)點，它們之間的有向路徑抽象成網(wǎng)絡(luò)的邊，由此構(gòu)成一個有向圖G=(N,L,D)，其中N表示結(jié)點數(shù)，L表示邊數(shù)，D為NN的矩陣，可根據(jù)優(yōu)化的目標(biāo)分別是邊（i,j）對應(yīng)的長度、費用或時間，這樣可定義距離鄰接矩陣、費用鄰接矩陣和時間鄰接矩陣。人們經(jīng)常采用Hopfield網(wǎng)絡(luò)和自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決車
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